Hard-Soft Acid-Base (HSAB) 이론은 일반적인 유기, 무기반응의 반응성을 설명하는데 사용되어 왔다. 밀도범함수이론(DFT)을 기반으로 한 계산을 통하여 반응을 기술하기 위해 필요한 화학 퍼텐셜, global/local hardness/softness와 Fukui 함수 등을 얻을 수 있다. B3LYP 수준 하에서 DFT 양자계산을 이용하여 유기 반응을 분석했을 때 local HSAB 이론의 적용여부와 장단점을 알아보고자 하였다. 1-subtituted 다이엔과 비대칭 친다이엔체를 이용한 딜스-알더 반응의 경우 local HSAB 이론을 적용시켜, 오쏘 이성질체가 주 화합물인 이유를 설명할 수 있었다. 작용기를 변화시켰을 때 나타나는 차이점에서 규칙적인 경향성을 볼 수 없다는 사실을 통해서 전자, 입체 효과로 딜스-알더 반응을 분석할 수 없었던 이유를 이해할 수 있었다. Thiocyanate 음이온의 알킬화 반응의 경우 local HSAB 이론을 적용시켰을 때, 얻은 값을 통해서 반응 지점의 선호도를 예측할 수 없었는데 이는 thiocyanate를 생성하는 반응이 속도론적 지배 하에서 우세하는 반응이기 때문이다.
이 연구는 국내 대학도서관에서 운영하는 유튜브 콘텐츠에 대한 내용분석과 이용자의 댓글에 대한 감성 반응분석을 통해 국내 대학도서관들의 유튜브를 활용한 도서관 서비스에 대해 종합적인 분석과 평가를 하였다. 연구분석대상은 61개 대학도서관의 2,169개 유튜브 콘텐츠와 이용자의 댓글 6,487개였다. 연구결과로 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠는 대분류 중 '자료' 콘텐츠의 수량이 가장 많고 '소통' 콘텐츠와 '교육' 콘텐츠가 뒤를 이었으며, '홍보' 콘텐츠가 가장 적었다. 소분류 중 '정보서비스' 콘텐츠의 수량이 가장 많았으며 연구지원 서비스를 주된 내용으로 수록하였다. 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠를 열람한 이용자의 감성 반응에 대한 분석에서 이용자 감성 반응이 가장 높게 나타난 대분류는 '자료' 콘텐츠와 '소통' 콘텐츠였다. 이용자 감성 반응은 모든 범주의 콘텐츠에서 긍정 반응이 대부분이었고 부정 반응은 긍정 반응에 비하여 적었으며, 빈번히 나타난 이용자 감성 표현은 '좋다'였다. 또한, 이용자 감성 반응에 사용된 어휘는 유튜브 콘텐츠의 내용에 대한 표현보다 영상에 등장하는 인물에 대한 표현이 많았다. 이용자의 평가는 콘텐츠의 기술적 품질에 관한 것 평가보다 콘텐츠의 내용에 관한 것이 많았다.
본 연구에서는 TiAl 금속간 화합물을 자전 고온 반응법을 이용하여 제조시 반응과정을 열시차 분석 방법으로 분석하였다. 합금 조성은 Ti-45at% Al, 53at%Al, 알루미늄 분말 크기, 승온 속도, 성형 밀도 등을 변화시켜 이들이 반응 과정에 미치는 영향을 관찰하였다. 분말이 미세할수록, 승온속도가 느릴수록, 성형 밀도가 낮을수록 반응 점화 온도 및 연소 온도가 감소하였으며, 고상 Ti와 고상 Al간의 반응정도가 증가하는 것이 관찰되었다. 고상 Ti와 고상 Al간의 반응에서 생성되는 것은 XRD 분석 결과 Ti$Al_{3}$상으로 확인되었다. 이에 비하여 반응 점화 온도가 알루미늄의 용융 온도보가 높을 경우에는 생성되는 상이 $Ti_{3}$Al, TiAl상으로 확인되었다. 이러한 상의 생성 원인에 대하여 확산 계수 및 알루미늄의 용해도등의 요인으로 설명하였다.
본 연구는 신체활동과 스트레스 반응 그리고 긍정심리자본의 관계를 검증하는 데 목적이 있었다. 20~50대 남녀 성인 356명을 연구대상으로 삼아 설문지를 활용해 각각의 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS와 AMOS 통계프로그램을 이용해 확인적 요인분석, 신뢰도분석, 상관분석, 중다회귀분석을 활용해 분석하였다. 우선 상관분석 결과, 신체활동 총량은 스트레스 반응과 부적 상관이 있었고, 긍정심리자본과는 정적 상관이 있었다. 다음으로 회귀분석 결과, 신체활동 총량은 스트레스 반응에 부적 영향을 미쳤으며, 긍정심리자본에는 정적영향을 미쳤다. 그리고 신체활동 강도별 회귀분석 결과, 고강도가 스트레스 반응에는 부적 영향을 미치고, 긍정심리자본에는 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 요컨대, 고강도 신체활동이 스트레스 반응과 긍정심리자본에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
반응표면분석법을 이용하여 우지의 고온, 고압가수분해 공정조건을 최적화 시키고자 하였다. 이때 선정된 공정의 독립변수로는 반응온도, 반응압력 그리고 fat/water ratio이었으며 이에 대한 중속변수로는 TG, FFA, 1,3-DG, 2,3-DG 그리고 MG을 선정하였다. 반응압력을 이산화탄소를 이용하여 가수분해반응속도를 증가시키고자 하였지만 지방산 생성농도에는 커다란 영향을 미치지는 않았다. 지방산 생성농도에 대해서는 다른 공정변수들에 비해 반응온도에 크게 의존하였고, Derringer-Suich 방법을 이용한 지방산 생성농도를 최적화 시킬 수 있는 조건으로는 반응온도 $271^{\circ}C$ 반응압력 86 bar 그리고 far/water ratio 106.08g/133.92g를 얻었으며 이 조건에서 3시간동안 가수분해하여 얻은 FFA생성농도는 96.49%로 얻었다. 통계적 분석에 이용된 자료들은 유의성 검증, 적합결여, 그리고 잔차분석 등을 해석한 결과 모든 자료가 95%이상의 신뢰도를 가지므로 매우 유익한 것으로 사료된다.
대부분의 인지적 과제에서 관찰되는 반응시간 자료의 분포는 정적으로 편포되어 나타남에도 불구하고, 반응시간을 종속측정치로 하는 대다수의 연구들은 표본 평균에 근거한 집중경향치 분석에 의존한다. 본 연구에서는 반응시간 자료의 분포특성에 분석의 초점을 맞추어 실험적 처치의 효과를 구체적으로 추론하는 방법을 소개하였다. 평균 반응시간의 변화는 그 분포상 가우시안 및 지수 분포가 혼합된 형태로 나타난다고 가정할 수 있으며, 최대우도 추정법에 근거한 ex-Gaussian 모형 검증을 통해 반응시간 분포 특성을 수치화된 파라미터로 산출하고 확률밀도함수를 구현할 수 있다. 분석 사례를 위해 두 가지 고전적 시각탐색과제에서 얻어진 반응시간 자료를 사용하였으며, ex-Gaussian 함수를 통해 탐색배열의 항목개수의 증가가 초래하는 평균 반응시간의 지연효과에 대한 해석을 시도하였다. 수리적 모형을 통한 반응시간 분포 분석은 고전적 집중경향치 분석의 한계를 넘어 반응시간을 활용한 다양한 이론 및 개인차 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후, 경영, 경제 등 여러 분야의 회귀분석에서 설명변수가 반응변수에 일정 시차를 두고 영향을 미치는 경우들이 많다. 하지만 지금까지 대부분의 회귀분석은 설명변수가 반응변수에 즉각적으로 영향을 미치는 경우만을 가정하고 있으며, 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 탐색하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그러나 보다 정확한 회귀분석을 위해서는 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 회귀분석 데이터가 주어졌을 때 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 설명변수의 과거 값들 중 어떤 값이 현재 반응변수에 가장 큰 영향을 미치는지를 노드 간 가중치로 표현하고, 회귀모델의 오차를 최소화하는 가중치를 탐색한다. 훈련이 끝나면 이 가중치들을 사용하여 각 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악한다. 실험을 통해 제안 방법은 시차를 고려하지 않는 기존 회귀모델에 비해 시차까지 고려함으로써 오차가 1/100 수준에 불과한 더 정확한 회귀모델을 찾을 수 있음을 확인하였다.
PET는 합성섬유, 필름, 음료수병, 성형 플라스틱 등의 다양한 용도를 가지고 있으며 특히 섬유 원료부분에서는 전세계의 약 40%이상을 차지하고 있는 상업적 입장에서 아주 중요한 소재이다.[1]그러나, PET 제조공정은 긴 반응시간과 높은 반응온도, 대용량의 다단계 공정시설을 필요로 하는 대표적인 에너지 다소비 공정으로서 현대의 치열한 고분자 제품의 시장경쟁 상황에서 에너지 투입량 감축을 위한 공정의 해석 및 개발과 그로 인한 생산원가의 절감이 필수적이다. 본 연구에서는 실제 공장에서 사용되는 단일 연속식 직접 에스테르화 반응기(CSTR Direct Esterification Reactor)를 모델링하고 Van Krevelen[2]의 Group contribution method로 계산된 올리고머의 열용량값을 이용하여 에너지 소모량을 계산하였다. 모델링 결과는 모두 실제 공장의 자료와 비교되었으며 가장 제어하기 쉬운 변수에 따른 반응물의 물성과 에너지 소모량을 분석하였다. 또한 압력이 일정한 조건 하에서 입력변화에 따른 반응기의 동적 모델링을 동시에 수행하였으며 투입에너지량과 반응기의 운전지표와의 관계를 분석하였다. 이러한 연구는 실제 공정분석과 최적화에 있어서 소모 에너지량을 고려한 보다 정확한 지표를 제시하고 에너지 사용의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다.
이 연구에서는 창의적인 문제해결능력을 검사하는 도구로 널리 알려진 개방형 문항 5 문제를 수정 또는 번역하여 중학교 2학년 학생들에게 적용하고 그 결과를 분석하였다. 검사도구에 대한 양호도 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 문항 내적 일관성 신뢰도(Cronbach ${\alpha}$)의 계수는 0.8이다. 둘째, 문항반응이론에 근거한 문항의 적합도 지수는 모두 1.2미만으로서 분석모형에 적합한 문항이라고 볼 수 있다. 또한, 문항간의 난이도의 차이는 로짓트 점수가 0.6을 넘지 않은 범위에서 골고루 분포되어 있다. 셋째, 문항 신뢰도 지수가 모두 0.80보다 높은 것으로 나타나 사용된 문항들은 서로 잘 분리되어 창의적 문제해결력을 추정하고 변별하는데 무리가 없다. 학생들의 반응에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 문항1에서 곡선을 이용한 반응은 영재학생들에서만 발견할 수 있었다. 문항2에 대한 각 반응의 독창성 점수는 모두 0이다 이것은 문항2가 널리 알려진 문제에 기인한 것으로 해석된다. 문항3은 영재학생들이 더 많은 반응을 보인 것으로 모든 반응이 독창성 점수를 부여받았다. 문항4에 대하여 일반학생들은 거의 반응을 하지 못하였다. 문항5는 대부분의 학생이 반응을 하였으며 반응의 종류도 가장 다양하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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